Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Modelle zur Vorhersage von Einsparungsmöglichkeiten und analysiere Beschaffungsdaten.
- Unternehmen: Savify AG, ein innovatives Unternehmen mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Boni und spannende Offsite-Events.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit in Europa mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze deine ML-Fähigkeiten, um echte Einsparungen zu erzielen und die Zukunft der Beschaffung zu gestalten.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in ML, Python und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
Develop models that predict savings opportunities: spend classification, price benchmarks and savings forecasts by category and supplier.
- Your responsibilities
- Classify accounts-payable and invoice data into procurement categories
- Build price and commercial-terms benchmarks from available negotiation data
- Develop savings forecasts to prioritise engagements and categories
- Engineer features, train models and monitor and retrain them
- Turn results into practical recommendations for negotiators and sales
Your profile
- 3+ years of production ML for classification and regression
- Python, scikit-learn/XGBoost, SQL and MLOps fundamentals
- Experience with unstructured, imperfect business data
- Fluent German or English
- Nice to have
- Spend analytics and procurement data, UNSPSC/ , text embeddings and pricing models.
Responsibility and collaboration
- Professional/Senior; no line-management responsibility; reports to Head of AI.
- Your goals for the first six months
- Automated spend classification with at least 85% accuracy and a first benchmark model live for three categories.
What we offer
- Work with procurement and negotiation data, help choose the modelling stack, flexible hours, bonus and offsites.
- Working conditions
- St. Gallen (Switzerland) or remote in Europe
- Full-time
- Remote-first
- Employer: Savify AG
- Working model: Remote-first
- Working hours: Full-time
- Contract: Employment
- Term: Permanent
- Start: By agreement, no later than Q1 2027
- Travel: Under 10%
- #J-18808-Ljbffr
Machine Learning Engineer – Spend & Pricing Models (all genders) in Sankt Gallen Arbeitgeber: Savify AG
Savify AG bietet flexible Arbeitszeiten, Boni und Offsites, was eine attraktive Work-Life-Balance fördert. Die Unternehmenskultur legt Wert auf Zusammenarbeit und Verantwortung, während die Möglichkeit, remote zu arbeiten, den Mitarbeitern Freiheit und Flexibilität bietet. Zudem gibt es Chancen für berufliches Wachstum, insbesondere im Bereich Kundenservice und Projektassistenz.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Engineer – Spend & Pricing Models (all genders) in Sankt Gallen erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Savify AG zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer – Spend & Pricing Models (all genders) in Sankt Gallen mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Machine Learning Engineer – Spend & Pricing Models (all genders) bei Savify AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Savify AG vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Savify AG entscheidend sein!
